Dieser Demonstrator zeigt, wie ein KI-Modell dafür eingesetzt werden kann, Schadenerkennung in Bildern zu ermöglichen und nach Schadenstypen zu klassifizieren. Die Erkennung von Schäden erfolgt dabei pixelgenau und ermöglicht so beispielsweise die automatisierte Bestimmung der Ausrichtung von Schäden (z.B. : Ist der Riss ein Längs-, Quer-, oder Schrägriss?) sowie die Berechnung der Größen von Schäden (z.B.: Wie breit und lang ist der Riss?).

KI-Schadenerkennung: Abplatzung, Riss, Korrosion, Kiesnest
KI-Schadenerkennung (Bild: Celik@IIB)

Anhand dieser Informationen und der höheren Messgenauigkeit können feinere Klassifizierungen von Schäden vorgenommen werden. Diese Ergebnisse können anschließend automatisiert in den Brücken-Prüfbericht eingetragen werden. Auf diese Weise sparen BauwerksprüferInnen Zeit und Aufwand bei der Brückeninspektion ein.

KI-Schadenerkennung (Video: Celik@IIB)

Für die Schadenerkennung hat der Lehrstuhl für Informatik im Bauwesen einen großen annotierten Datensatz mit über 7000 Bildern erstellt. Dieser Datensatz enthält die Schadenstypen Abplatzung, Riss, Korrosion und Kiesnest. Mithilfe dieser Datengrundlage und unserer KI-Modelle können alle diese Schadenstypen automatisch erkannt werden.

Eine Abplatzung an der Wand
Abplatzung (Bild: Celik@IIB)
ein Riss in der Wand
Riss (Bild: Celik@IIB)
Korrosion im Wandmaterial
Korrosion (Bild: Celik@IIB)
Ein Kiesnest in der Wand
Kiesnest (Bild: Celik@IIB)

Ansprechpartnerin:
Firdes Celik, M. Sc., Lehrstuhl für Informatik im Bauwesen, Ruhr-Universität Bochum (firdes.celik@ruhr-uni-bochum.de)